疫情留下的疤痕
伴隨近期中國疫情防控政策的持續(xù)優(yōu)化，我們正在迎來與奧密克戎變異毒株長期共存的全新生活方式?；蛟S再經(jīng)過一段時間的不便之后，在2023年二季度的晚些時候，我們的經(jīng)濟(jì)和社會生活能夠基本恢復(fù)到相對正常的狀態(tài)。對三年疫情留下的疤痕做一次檢視，無疑是必要的。
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過去三年，經(jīng)濟(jì)社會生活難以正常展開，收入的不穩(wěn)定性空前增加，收入增速與疫情之前相比，總體上經(jīng)歷了比較明顯的下降。在此背景下，居民和企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表受到損害，需要一些時間進(jìn)行修復(fù)。
此外，疫情沖擊也給民眾心理留下了一些疤痕。民眾對于風(fēng)險的容忍和承受能力，相比疫情之前可能出現(xiàn)了不小的下降。其對于未來收入增長的確定性、可得性以及未來收入增速能夠維持的水平等方面的預(yù)期，也都變得更加保守。
那么，這樣的疤痕效應(yīng)在數(shù)據(jù)之中是如何體現(xiàn)的呢？
我們知道，理論上居民部門獲得的收入之中，一部分用于消費，一部分以銀行存款或貨幣基金的形式存儲起來。此外，當(dāng)居民考慮買房或經(jīng)營商業(yè)時，在以收入為支撐的條件下，還會從銀行獲取貸款。
我們可以據(jù)此構(gòu)造一個比值，其分母端是居民部門一段時間（例如一個季度）的總收入，分子端則是居民資產(chǎn)負(fù)債表中的存款增量與貸款增量之差，即存貸款軋差，其中存款包括儲蓄存款和貨幣基金，貸款包括購房以及經(jīng)營所需的貸款。
如圖1所示，自今年3月以來，相對于居民收入而言，居民所持有的存貸款軋差占比出現(xiàn)了大幅上升。即使這一比例在2021年底就已處于過去七八年時間里相對較高的水平，但是自2022年以來，這一比例在已經(jīng)較高的基礎(chǔ)上，繼續(xù)出現(xiàn)歷史罕見的大幅單邊上行?？傮w來看，這一變化表明居民部門在資產(chǎn)配置上變得非常保守，不愿承擔(dān)風(fēng)險，對未來的預(yù)期變得較為悲觀。
一般來講，儲蓄的定義是：一段時間之內(nèi)，居民所獲得的收入減去其中用于消費的部分（比如購買食品、煙酒、汽車等商品或理發(fā)等服務(wù)）之后剩余的部分。儲蓄可以用于投資、購買房產(chǎn)等活動。
如圖2所示，我們可以從兩個數(shù)據(jù)口徑觀察居民儲蓄傾向的變化。
（1）紅色的線使用的是入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)：每一次比較明顯的疫情沖擊，均導(dǎo)致居民戶儲蓄率出現(xiàn)異常上升。這樣的上升，一部分是因為部分線下消費的不可得，進(jìn)而形成了被動儲蓄；另外一部分，也可能是來源于居民對未來收入的信心下降，因此需要積累更多的儲蓄來進(jìn)行預(yù)防性應(yīng)對。
（2）藍(lán)色的線是我們基于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中的國民收入和社會消費品零售數(shù)據(jù)所反推出來的居民戶儲蓄率。可以看到，其與紅線所代表的戶調(diào)數(shù)據(jù)有一定差別。特別是自疫情以來，二者在走勢方向或絕對水平上差別較大，甚至越來越大。
如果以宏觀數(shù)據(jù)估計為基礎(chǔ)，總體上我們看到的是，居民部門的儲蓄率在趨勢上不斷上升，消費傾向越來越低。
在其他因素不變的情況下，疤痕效應(yīng)在很大程度上解釋了為什么2022年出現(xiàn)了房地產(chǎn)、股票等市場的幅度較大的單邊下跌。過往出現(xiàn)類似情形所伴隨的宏觀環(huán)境，例如明顯的通貨膨脹、監(jiān)管收緊、流動性緊縮、貨幣信貸利率顯著上升等因素在今年均不存在或不明顯。
（二）疤痕效應(yīng)的修復(fù)與政策干預(yù)緊密關(guān)聯(lián)
一般認(rèn)為，人類在經(jīng)歷自然災(zāi)害后心理上都會產(chǎn)生一些疤痕。隨著災(zāi)害過去，疤痕的影響會減弱，但依然會維持一段時間。它突出的特點則是人們對風(fēng)險的容忍度下降，行為變得更加保守、更加不愿冒險。
但是，這樣一般性的總結(jié)看起來似乎也存在一些例外。
第一個例子是，2002年德國易北河岸發(fā)生了一次嚴(yán)重的洪水災(zāi)害。洪災(zāi)過后，一些學(xué)者專門調(diào)查了受到洪水影響的家庭的收入和開支行為。基于可得的地理數(shù)據(jù)，他們發(fā)現(xiàn)在發(fā)生洪水的時候，并不是所有家庭都受到了洪災(zāi)影響。有一部分家庭受災(zāi)，還有一部分家庭沒有受災(zāi)，因此在同樣的地理區(qū)域內(nèi)，沒有受災(zāi)的家庭的收入和開支行為就可以作為很好的對照樣本。
結(jié)果顯示，在易北河洪水之后，受到洪災(zāi)影響的這部分家庭的收入和開支行為，相比對照組而言并沒有顯著差異，這與我們一般想象的疤痕效應(yīng)存在一定出入。
但是，這些學(xué)者有一個傾向性的解釋，就是德國具有強大的社會保障體系，在這些地區(qū)發(fā)生洪災(zāi)以后，民眾所遭受到的損失由政府及時足額提供補償。在這樣的政策干預(yù)之下，洪災(zāi)無論是在財務(wù)層面還是在心理層面，均沒有給當(dāng)?shù)孛癖娏粝旅黠@、持續(xù)的影響，他們的生活在洪水過去以后就迅速恢復(fù)正常了。
第二個例子是，盡管美國經(jīng)歷了較大規(guī)模的疫情沖擊，但是今年以來，美國居民部門的儲蓄率變動也沒有出現(xiàn)很明顯的疤痕效應(yīng)。如果有明顯的疤痕效應(yīng)，其儲蓄率至少應(yīng)該相對疫情之前的水平明顯更高，但實際上，我們所看到的是更低的儲蓄傾向和更高的消費傾向，而這與美國經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的持續(xù)強勁以及較大的通貨膨脹壓力之間，可能也有一些關(guān)系。
從美國的案例來看，疤痕效應(yīng)快速弱化的原因可能在于，在疫情肆虐時期，美國政府針對居民提供了大量補貼和轉(zhuǎn)移支付，較好地保護(hù)了居民部門的財務(wù)狀況和資產(chǎn)負(fù)債表，減弱了居民部門在心理層面所承受沖擊的強度和持續(xù)時間，所以在疫情緩解過后，他們的生活能夠迅速恢復(fù)到相對比較正常的狀態(tài)。
但是，從比較多數(shù)的自然災(zāi)害條件下人們行為變化的研究，以及迄今為止中國的數(shù)據(jù)情況來看，在我們的經(jīng)濟(jì)社會生活逐步恢復(fù)正常以后，疤痕效應(yīng)可能還會持續(xù)一段時間。
房地產(chǎn)行業(yè)轉(zhuǎn)向有序出清和漸進(jìn)轉(zhuǎn)型
2022年中國房地產(chǎn)市場經(jīng)歷了幅度很大的調(diào)整，銷售數(shù)據(jù)和新開工項目數(shù)據(jù)的下降幅度十分驚人，房價也出現(xiàn)了一定幅度的下跌，整個房地產(chǎn)行業(yè)顯示出了較為廣泛的違約壓力。一些看法悲觀地認(rèn)為，中國正在經(jīng)歷房地產(chǎn)泡沫的破滅，基于對歷史上日本和美國房地產(chǎn)泡沫破滅案例的觀察，這些看法認(rèn)為泡沫破滅是不可逆的，并且將會在未來較長時間里對經(jīng)濟(jì)增長形成負(fù)面影響。
下面我們試圖從意愿庫存、供應(yīng)過剩和價格彈性等方面提供一些差異化的視角。
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首先，可以觀察一個我們這些年所追蹤和估算的數(shù)據(jù)，叫做房地產(chǎn)企業(yè)所持有的、非意愿的商品房存貨。如圖3所示，這里的零軸并非意味著存貨是零，而是代表房地產(chǎn)企業(yè)的存貨與房地產(chǎn)企業(yè)意愿持有的水平是一致的。
從估計結(jié)果來看，毫無疑問的是，在2013年至2014年前后，房地產(chǎn)行業(yè)曾經(jīng)積累了大量的超額存貨，但是到了2018年以后，這些存貨基本已經(jīng)下降到完全正常的水平。從這一估計來看，在2021年和2022年，房地產(chǎn)行業(yè)所持有的非意愿存貨，放在歷史上看都處在異常低的水平。
我們知道，所謂的房地產(chǎn)泡沫的形成通常有幾個條件：
第一是大量民眾和金融機構(gòu)對于未來至少是對于房地產(chǎn)行業(yè)的未來抱有強烈的、不可動搖的信心和信念，認(rèn)為房價一定會一直上漲。
第二是金融條件和金融環(huán)境異常寬松，當(dāng)民眾和金融機構(gòu)試圖參與房地產(chǎn)市場投機的時候，總是可以在比較低的資金價格上獲得貸款。持續(xù)的信貸流入疊加對房價具有很強的一致預(yù)期等因素，推動了房地產(chǎn)泡沫的形成和房價的快速上升。
第三是房價的快速上升會刺激房地產(chǎn)供應(yīng)的擴(kuò)大，開發(fā)商面對漲價，積極地在房地產(chǎn)市場提供更多住房，進(jìn)而使得房地產(chǎn)供應(yīng)大幅增長。
但是，等到房地產(chǎn)泡沫破滅的時候，就會發(fā)生兩個方面的問題。
一方面，在泡沫化過程中，房地產(chǎn)市場供應(yīng)的擴(kuò)大從長期歷史來看是不正常的。這些過剩的、不正常的供應(yīng)需要較長時間來消除和消化，這對房地產(chǎn)投資以及很多相關(guān)行業(yè)的需求形成了中長期的負(fù)面影響。
另一方面，在消化這些供應(yīng)的過程之中，由于市場在泡沫破滅后存在明顯的供過于求現(xiàn)象，泡沫破滅后房地產(chǎn)價格又會下跌，對銀行和居民的資產(chǎn)負(fù)債表造成很大損害。
這一損害迫使銀行又要修復(fù)自身的資產(chǎn)負(fù)債表，采取諸如緊縮信貸、提高信貸發(fā)放標(biāo)準(zhǔn)、重新籌集資本甚至隱藏壞賬等方式。與此同時，居民部門在投機性購買過程中積累了大量的銀行債務(wù)，在房價下跌過程中，其資產(chǎn)負(fù)債表也會受到很大損害，此后也需很長時間進(jìn)行修復(fù)。
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上述過程造成的具有持續(xù)嚴(yán)重影響的房地產(chǎn)泡沫，通常而言應(yīng)該具有一個關(guān)鍵特征：房地產(chǎn)投資出現(xiàn)異常擴(kuò)大。
以這樣的模式來看日本房地產(chǎn)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，如圖4所示，在1985年之前，日本房地產(chǎn)投資占整個經(jīng)濟(jì)的比重大約在8%左右；在1987年房地產(chǎn)市場開始泡沫化以后，這一比例迅速從8%上升到超過10%的水平，這一過程意味著在市場上房地產(chǎn)供應(yīng)的擴(kuò)大。
到了1991年房地產(chǎn)泡沫破滅以后，日本房地產(chǎn)投資占GDP的比重開始經(jīng)歷長期的下跌過程。早期的下跌反映的是對于前期過剩供應(yīng)的消除過程，而后期的下跌也許與日本快速老齡化存在著更密切的聯(lián)系。
再來看美國的數(shù)據(jù)，如圖5所示，可以發(fā)現(xiàn)其在一定程度上具有與日本相類似的特征，2004年以前，美國房地產(chǎn)投資占整個GDP的比重也在差不多8%的水平。
眾所周知，上世紀(jì)80年代的日本、2000年的美國都已經(jīng)是高度發(fā)達(dá)、人均收入較高的經(jīng)濟(jì)體，也是早已完成城市化的經(jīng)濟(jì)體。但即使在這樣的條件下，二者房地產(chǎn)投資占GDP的比重仍接近8%的水平。
而在2003年以后，美國該占比開始從8%向10%接近，這一上升過程代表了供應(yīng)的擴(kuò)大，反映了美國房地產(chǎn)市場在那幾年時間里出現(xiàn)的泡沫化。此后，隨著泡沫破滅，該占比經(jīng)歷了較長時間的大幅下跌，代表著對泡沫化過程中過剩供應(yīng)的消化以及企業(yè)和居民資產(chǎn)負(fù)債表所受到的壓力。直到2014年以后，美國房地產(chǎn)市場看起來才基本穩(wěn)定。一直到近兩年，美國房地產(chǎn)投資占GDP的比重才勉強接近7.3%，但依然沒有達(dá)到2003年之前的水平。
而在中國的數(shù)據(jù)之中，如圖6所示，我們剔除了房地產(chǎn)開發(fā)投資中的土地購置費，使得中國的數(shù)據(jù)口徑與美國、日本盡量可比?？梢钥闯?，中國房地產(chǎn)投資占整個經(jīng)濟(jì)比重的最高點出現(xiàn)在2013年前后，當(dāng)時這一比例大概在12%左右。2014年以后，該占比總體經(jīng)歷了單邊波動下降的過程，至2022年這一比例估計或在7.6%左右。這一水平與日本泡沫化之前的80年代早期的水平，以及美國2003年之前的水平，基本是接近的。
考慮到中國的城市化過程還不能說已經(jīng)完全結(jié)束，中國的人均收入水平還處在相對較快的提升過程之中，我們很難認(rèn)為當(dāng)前的房地產(chǎn)投資占比水平已經(jīng)處在明顯偏高的狀態(tài)。
（三）新房與二手房價格彈性
此外，還可以從另外一個角度——房屋價格彈性，來進(jìn)行驗證。在過去15年的時間中，中國房地產(chǎn)市場大概經(jīng)歷了5輪周期，我們通過計算和比較每一輪房地產(chǎn)市場下降過程的房屋價格彈性來進(jìn)行分析。
所謂價格彈性是這樣計算的：首先計算在房地產(chǎn)市場下降過程之中，從頂部到底部交易量的下降，同時計算頂部到底部的新房或二手房價格的下降，把價格下降和交易量下降的比值作為彈性。
如圖7和圖8所示，當(dāng)2013年房地產(chǎn)投資占GDP比重最高、估算的房地產(chǎn)存貨最多時，2013年新房房價在價格下跌過程中的彈性也是最大的。而價格彈性在一定程度上代表了市場供應(yīng)壓力或供應(yīng)曲線的斜率。因此，當(dāng)2013年各方面的供應(yīng)壓力都是最大時，2013年價格下跌的彈性也是最大的。
以此來對比，2021年以來這一輪房地產(chǎn)價格下跌過程中，交易量的下跌比較驚人，其中有疫情所帶來的影響，也有房地產(chǎn)市場自身調(diào)整的影響，盡管如此，從彈性的角度來看，2021年以來的新房價格彈性是過去15年之中最小的。這也暗示，新房市場上并沒有顯著的供應(yīng)過剩壓力。
而在二手房市場，相對一致的特征是，2013年二手房市場的價格彈性也很大，代表著較大的供應(yīng)壓力。雖然今年以來價格下跌的壓力要更大一些，但是仍顯著低于2013年的水平、接近2007年的水平，在歷史上處于中位數(shù)的水平。
二手房市場所承受的供應(yīng)壓力，似乎比新房市場看起來略高一些。一個額外的解釋可能是，也許一部分居民在遭受疫情對其生產(chǎn)經(jīng)營以及資產(chǎn)負(fù)債表的沖擊后，就像減持股票一樣，被迫減持了多余的房地產(chǎn)，從而對二手房市場造成了額外的供應(yīng)壓力。
（四）房地產(chǎn)市場大幅調(diào)整的主要原因
實際上，我們傾向認(rèn)為今年房地產(chǎn)市場主要是經(jīng)受了兩個因素的打擊，而不是泡沫破滅的沖擊。
一個因素是持續(xù)的疫情形成了疤痕效應(yīng)。疤痕效應(yīng)使得居民不敢買房買股，同時在一定程度上在房地產(chǎn)市場出現(xiàn)減持，在需求端造成了壓力。
另一個因素是2016年以后，房地產(chǎn)行業(yè)逐步開始流行所謂的高周轉(zhuǎn)模式。這種商業(yè)模式具有巨大的內(nèi)在脆弱性，其本質(zhì)上是一種高杠桿模式，對于連續(xù)、順暢的融資，以及對債務(wù)工具的依賴，都非常強烈。這種內(nèi)在的脆弱性遇到房地產(chǎn)調(diào)控等因素后就被充分暴露了出來，迫使整個行業(yè)需要大幅調(diào)整自身的商業(yè)模式。而這一過程又遭遇了疫情疤痕效應(yīng)在需求端所造成的沖擊。
這兩個因素很大程度上解釋了2022年房地產(chǎn)行業(yè)的低迷狀態(tài)，即：房屋銷售和新開工數(shù)據(jù)非常低，開發(fā)投資增速大幅下降，全行業(yè)在前一段時間面臨著比較普遍的、不斷蔓延的違約壓力。
（五）房地產(chǎn)行業(yè)逐步進(jìn)入有序出清和漸進(jìn)轉(zhuǎn)型
最近一段時間，政府對房地產(chǎn)行業(yè)采取了強有力的扶持政策，對于大型頭部房企來講，流動性壓力出現(xiàn)明顯緩解。這也許意味著房地產(chǎn)行業(yè)已經(jīng)轉(zhuǎn)入了有序的供應(yīng)端出清和漸進(jìn)的商業(yè)模式調(diào)整。
從中長期來看，房地產(chǎn)行業(yè)所面臨的比較大的問題是，由于其正在經(jīng)歷有序的供應(yīng)端出清，過去幾年新開工數(shù)據(jù)總體處在相當(dāng)?shù)偷乃?。從宏觀上房地產(chǎn)投資占GDP的比重，以及我們所估算的行業(yè)存貨壓力來看，房地產(chǎn)行業(yè)意愿存貨處在偏低的水平。
如果未來疤痕效應(yīng)逐步消除，房地產(chǎn)行業(yè)商業(yè)模式實現(xiàn)從高周轉(zhuǎn)到制造的轉(zhuǎn)型，是否會在市場需求正?；院蟪霈F(xiàn)市場供應(yīng)不足的問題，也許要提前考慮。
統(tǒng)籌發(fā)展與安全
（一）全球政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境的新變化
自1991年蘇聯(lián)解體以后，全球進(jìn)入了后冷戰(zhàn)時代。后冷戰(zhàn)時代突出的特點是，全球經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了以增長和效率為導(dǎo)向、以開放和融合為手段、以猛烈的經(jīng)濟(jì)增長為結(jié)果的接近30年的快速發(fā)展。而在這一過程中，中國無疑是最大的受益者之一。
30年波瀾壯闊的全球化歷程，深刻地改變了全球地緣政治的格局。但是近些年來，由于與全球化相伴隨的地緣政治環(huán)境的變化，以及許多國家內(nèi)部政治經(jīng)濟(jì)形勢的演進(jìn)，對于安全的關(guān)切開始成為許多政府、企業(yè)和金融機構(gòu)在思考增長和效率的同時不得不認(rèn)真考慮的重要維度。
比如，跨國公司管理層在考慮全球布局供應(yīng)鏈和生產(chǎn)能力時，除了考慮增加效率、降低成本，也要考慮供應(yīng)鏈的安全與韌性、備份與冗余等；現(xiàn)在一些國家的中央銀行和大型金融機構(gòu)在國際金融市場進(jìn)行資產(chǎn)配置時，要考慮在極端條件下自己的美元資產(chǎn)，會不會遭遇像俄羅斯中央銀行外匯儲備一樣的局面，由于各種各樣的政治因素被凍結(jié)或者被沒收。
再比如說，對于西方國家的政府而言，其對很多的技術(shù)領(lǐng)域都采取了額外的限制措施，而這通常被認(rèn)為反映了其日益加劇的安全關(guān)切。
所以總體上，在發(fā)展與安全問題的考量方面，在繼續(xù)追求經(jīng)濟(jì)增長的同時兼顧安全關(guān)切，已經(jīng)成為一個在全球范圍之內(nèi)相當(dāng)普遍的重要關(guān)切，畢竟安全是發(fā)展的前提，發(fā)展是安全的保證。
未來中國統(tǒng)籌安全與發(fā)展主題的法律法規(guī)體系是什么樣子的，目前還不是非常清晰。政策法規(guī)法律體系的形成和制定，顯然也有摸索和完善的過程。但是仔細(xì)觀察政府在這一領(lǐng)域正在進(jìn)行的一些工作及其影響，無疑會提供一些有價值的探索。
（二）安全與發(fā)展問題如何影響資本市場估值體系的分析思路
接下來討論問題的重點是，在全球和中國都在統(tǒng)籌兼顧安全與發(fā)展的條件下，時代主題的變化將會如何影響資本市場的估值體系，特別是估值結(jié)構(gòu)。
對此，我們試圖提出一個概念性的、框架性的分析思路，并用一些具有代表性的案例去闡釋這個概念體系?？梢灶A(yù)見的是，隨著政策法律法規(guī)體系變得越來越細(xì)致、精巧，我們還可以補充越來越豐富的案例。
基本想法是，可以設(shè)立一個兩維四象限的坐標(biāo)體系，橫軸是增長維度，縱軸是安全維度。
在這個四象限體系之中，在橫軸方向上，越往左邊走，代表著一個給定的行業(yè)或者企業(yè)，其增長動力和潛能就越弱；越往右邊走則反之。在縱軸方向上，描述的是對于安全的關(guān)切程度，越往下方走，意味著與其相關(guān)聯(lián)的很多行業(yè)或企業(yè)不涉及到安全關(guān)切，或者說其對安全方面的考慮相對是很少的；越往上方走，則安全關(guān)切程度越高。
需要說明的是，縱軸所代表的安全維度，理論上應(yīng)該是一個總體的安全觀。它應(yīng)該包括金融安全、經(jīng)濟(jì)安全、生態(tài)安全、領(lǐng)土安全、政治安全、意識形態(tài)安全等等方面，總之就是一個政府總體的安全關(guān)切。
從橫軸來看，我們知道在中國資本市場上通常有一些簡單實用的法則：
第一，對于購買債券來說，在公司基本面相近的情況下，要買國有企業(yè)的債券。原因很簡單，一方面是國有企業(yè)本身經(jīng)營更加穩(wěn)健，當(dāng)然不排除有很多穩(wěn)健的民營企業(yè)；另一方面，在行業(yè)遭受意想不到的負(fù)面沖擊、陷入困難的情況下，總體上國有企業(yè)獲得政府救助的可能性至少不低于民營企業(yè)，也許還要比民營企業(yè)更大一些。
第二，對于購買股票來說，在公司基本面相近的情況下，要買民營企業(yè)的股票。國有企業(yè)經(jīng)營太過穩(wěn)健、風(fēng)險暴露不足，而民營企業(yè)具有更多增長方面的訴求，從而能夠更好地匹配股票投資者對增長風(fēng)險暴露的要求。
在歷史上常?？吹降默F(xiàn)象是，在增長相對較低的行業(yè)里面，整體經(jīng)營環(huán)境比較穩(wěn)定，國有企業(yè)可以有相對不錯的生存環(huán)境。如果行業(yè)是競爭性的、是可以相對自由進(jìn)出的，與此同時又是高速增長的、具有較強的技術(shù)不確定性，那么總體上國有企業(yè)的優(yōu)勢相對民營企業(yè)而言就不是那么突出。
基于上述背景，如圖9所示，我們試圖在安全與增長四象限里邊舉出一些案例。一部分原因是過去幾年所反映的安全關(guān)切變化，在這些案例上已經(jīng)有一些政策進(jìn)展上的體現(xiàn)，另一方面原因是這些案例有助于說明我們即將展開的邏輯。
?。?）第一象限
該領(lǐng)域主要滿足兩個特征：第一是高增長狀態(tài)，第二是與安全關(guān)切密切相關(guān)。典型的領(lǐng)域比如，事關(guān)未來尖端制造業(yè)的核心技術(shù)、“卡脖子”工程、國防軍工等敏感領(lǐng)域。
這些領(lǐng)域既有非常高的增長潛力，同時又事關(guān)國家安全，這可能將是未來新型舉國體制集中發(fā)力的領(lǐng)域。至于新型舉國體制在第一象限如何發(fā)力，我們還需要繼續(xù)觀察。
挑戰(zhàn)在于，如果這個象限的領(lǐng)域或行業(yè)完全由經(jīng)營相對比較穩(wěn)健的國有企業(yè)主導(dǎo)，那么其在面對高速增長和不斷變化的技術(shù)環(huán)境時，不見得能夠抓住和實現(xiàn)最佳技術(shù)路徑，最終驅(qū)動市場的增長。
但是，如果這個領(lǐng)域完全由民營企業(yè)主導(dǎo)，那么其在多大程度上能很好地解決安全關(guān)切的問題，也值得思考。
?。?）第二象限
該領(lǐng)域的第一個特征依然是重視對安全的關(guān)切，第二個特征是增長明顯較弱、甚至沒有增長。而沒有增長意味著技術(shù)格局、商業(yè)模式和市場等方面相對比較穩(wěn)定。
?。?）第三象限
該領(lǐng)域的特征是既沒有增長，同時又不涉及安全關(guān)切。在這一領(lǐng)域，政府應(yīng)該會延續(xù)以前長期堅持的政策，繼續(xù)擴(kuò)大開放，破除行政性壟斷以鼓勵競爭，支持和鼓勵民營企業(yè)做大做強。
（4）第四象限
該領(lǐng)域既存在未來相對比較強勁的增長可能性，同時與安全關(guān)切的聯(lián)系并不密切。民營企業(yè)無疑將是這一領(lǐng)域最為主導(dǎo)的力量，以應(yīng)對技術(shù)以及商業(yè)環(huán)境變動的高度不確定性。
這一象限的重要挑戰(zhàn)在于，西方國家的政府開始積極干預(yù)和補貼這些行業(yè)，以獲得競爭優(yōu)勢，這扭曲了全球的商業(yè)環(huán)境。如何在世界貿(mào)易組織的框架下建立和維持一個開放公平的競爭規(guī)則，促進(jìn)這些行業(yè)在技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和分工上的全球化，以推動普遍的繁榮，無疑是行業(yè)面臨的不小的挑戰(zhàn)。
（三）幾個特征性案例
考慮到對安全維度的兼顧和關(guān)切在近幾年已經(jīng)有所展開，我們可以通過案例分析的方法來回顧這一變化過程對資本市場估值體系的影響，并為理解前述分析思路提供更為豐富的線索。
（1）國防軍工（第一象限）
首先，我們認(rèn)為在第一象限的一個典型行業(yè)是國防軍工，其涉及較強的安全關(guān)切又具有相對明朗的增長前景。具體來看，如圖10所示，這是國防軍工相對于萬得全A的價格指數(shù)，使用行業(yè)價格指數(shù)/萬得全A價格指數(shù)，再將某個時點設(shè)為100。容易看到的是，自2020年下半年起，以萬得全A指數(shù)為對照，國防軍工指數(shù)開始出現(xiàn)單邊上行的現(xiàn)象，盡管期間有較大波動，但相對的收益開始明顯放大。
正如我們之前所提到的，由于第一象限行業(yè)所處的背景以及各種特征，國有企業(yè)可能會獲得額外的優(yōu)勢，而這些優(yōu)勢將會反映在估值層面。因此在國防軍工行業(yè)相對整個大盤獲得收益的同時，在其行業(yè)之內(nèi)，如圖11和圖12所示，進(jìn)入2020年三季度以后，行業(yè)內(nèi)的國企相對非國企的PE和PB均出現(xiàn)了中樞水平的持續(xù)抬升，表明其獲得了越來越大的估值優(yōu)勢；如圖13所示，行業(yè)內(nèi)國企相對非國企的價格指數(shù)也相應(yīng)抬升，在收益層面上國企也開始表現(xiàn)得更強。
如果說，國防軍工相對萬得全A獲得超額收益，可能還有很多別的原因，但是行業(yè)內(nèi)部的國企相對非國企開始獲得估值和收益上的明顯優(yōu)勢，可能為我們提供了另外一個值得思考的證據(jù)。
（2）互聯(lián)網(wǎng)（第二象限）
在第二象限，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是一個典型領(lǐng)域。因為在反對資本無序擴(kuò)張的過程中，互聯(lián)網(wǎng)是相對明顯的領(lǐng)域，而反對資本無序擴(kuò)張顯然包含了較強的安全關(guān)切在里面，并且最近幾年，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)結(jié)束了此前的高增長狀態(tài)，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)入了相對中低速的增長，總體上比較符合第二象限的特征。
從代表互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)指數(shù)來看，我們選擇了一個相對宏觀的、不完全是單個行業(yè)的萬得中概股100指數(shù)。如圖14所示，其中大部分是具有代表性的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，即使是與傳統(tǒng)行業(yè)相關(guān)的企業(yè)，也普遍具有較強的互聯(lián)網(wǎng)屬性。只取100家中概股的話，也剔除了一些市值偏小、交易不活躍的樣本。
如圖15所示，以納斯達(dá)克指數(shù)為基準(zhǔn)，進(jìn)入2021年以后，中概股100出現(xiàn)了相對顯著的價格走弱，大幅下行后直至今年二季度開始企穩(wěn)。
如圖16所示，2022年開始，中概股100指數(shù)的營收增速從過往25%以上的高速增長下滑至低于5%的低增長水平。
從估值水平來看，如圖17所示，中概股100指數(shù)相對納斯達(dá)克指數(shù)的市凈率顯示，其在2018年之前存在相對估值優(yōu)勢。隨著增長節(jié)奏的放緩，其在2018年-2020年相對納指的估值水平幾乎是一樣的。而在進(jìn)入2021年以后，其相對納指在估值層面的劣勢開始逐步放大。
這一領(lǐng)域的法律法規(guī)還沒有發(fā)布，但看起來，相對以前而言，加強監(jiān)管是大勢所趨。
（3）家用電器（第三象限）
事實上，屬于第三象限的行業(yè)有很多，其中家用電器可能比較典型——不涉及安全關(guān)切，行業(yè)增長總體上也處于較低水平。圖18展示了家用電器相對萬得全A價格指數(shù)。
從家電行業(yè)內(nèi)部的表現(xiàn)來看，如圖19和圖20所示，行業(yè)內(nèi)的國企相對非國企在估值層面并無明顯的趨勢性變化，無論從PE還是PB角度來看，企業(yè)性質(zhì)層面的相對估值都是比較穩(wěn)定的，這與國防軍工行業(yè)內(nèi)部的情況形成了鮮明對比。
這表明，從觀察市場定價的角度來看，在第三象限幾乎不存在安全關(guān)切。這一領(lǐng)域的競爭環(huán)境是相對透明和穩(wěn)定的。
（4）電力設(shè)備（第一象限）
之所以在此部分談及電力設(shè)備，是因為我也不是十分確定，電力設(shè)備在多大程度上適合安全關(guān)切的維度。對于一部分國內(nèi)外觀察家而言，他們懷疑、擔(dān)心或認(rèn)為，電力設(shè)備行業(yè)同樣存在安全關(guān)切，理論上生產(chǎn)者可以在發(fā)電設(shè)備內(nèi)部安裝后門。在兩國處于敵對狀態(tài)的時候，一方或許可以通過開啟電力設(shè)備的后門，來使得另一方的電力網(wǎng)絡(luò)癱瘓，從而達(dá)到不戰(zhàn)而屈人之兵的效果。從這個意義來講，電力設(shè)備是涉及國家安全的重要基礎(chǔ)設(shè)施，從而存在安全關(guān)切。
從市場對電力設(shè)備行業(yè)的定價來看，如圖21所示，電力設(shè)備相對萬得全A的價格指數(shù)自2020年以來開始具有明顯收益，可能反映了其高速的增長。
在電力設(shè)備行業(yè)之內(nèi)，如圖22和圖23所示，國企相對非國企的估值水平在2021年以后開始擴(kuò)大。這與國防軍工的行業(yè)表現(xiàn)具有一定的相似性，所以我們把它放在第一象限。而政府和市場到底如何看待電力設(shè)備這個行業(yè)，其是否涉及較強的安全關(guān)切，這是可以存在爭議的，大家見仁見智。
（5）新能源汽車（第四象限）
第四象限的一個典型行業(yè)是新能源汽車。這是一個存在高度不確定性的高增長行業(yè)，以民營企業(yè)為主導(dǎo)，同時未來也需要，或者說也有可能，制定全球性的規(guī)則，來管理各國政府的補貼以及其它的產(chǎn)業(yè)政策，在這一領(lǐng)域營造全球公平競爭的環(huán)境和體制。
從市場定價的角度觀察，如圖24所示，新能源汽車相對萬得全A價格指數(shù)，在2020年的晚些時候，開始獲得明顯的相對收益。
而在行業(yè)內(nèi)部的估值層面，新能源汽車國企相對非國企的PE在最近半年以來似乎獲得了一些提升，但這種國企的估值優(yōu)勢在PB層面上表現(xiàn)得并不明顯。實際上，在2020年-2021年整個行業(yè)相對大盤顯著獲得收益的同時，行業(yè)內(nèi)的國有企業(yè)估值的相對劣勢還曾在此期間有所擴(kuò)大。
（6）專精特新（第四象限）
考慮到安全關(guān)切涉及到眾多小的細(xì)分領(lǐng)域，而由于技術(shù)的不確定性以及行業(yè)足夠細(xì)分，這些領(lǐng)域完全由國有企業(yè)來主導(dǎo)，可能不具備很強的現(xiàn)實可操作性。因此在一些領(lǐng)域，國有企業(yè)主要發(fā)揮著作為骨骼架構(gòu)的主導(dǎo)作用，而大量細(xì)分行業(yè)的龍頭，可能主要由民營企業(yè)所主導(dǎo)。這其中具有一些典型性的可能是“專精特新”。這個概念領(lǐng)域主要聚焦了制造業(yè)的短板弱項，技術(shù)不確定性高，行業(yè)細(xì)分程度足夠，覆蓋表比較廣，同時又具有高度不確定性的高速增長潛力。
從專精特新的市場表現(xiàn)來看，如圖28所示，其相對萬得全A的價格指數(shù)自2020年底、2021年初以來，收益開始不斷擴(kuò)大。
從估值的角度來看，如圖29和圖30所示，在專精特新領(lǐng)域內(nèi)部，國企相對非國企的估值優(yōu)勢在PB層面上基本沒有特別明顯的單邊擴(kuò)大，而在PE層面上的變化也許與盈利的不平衡有關(guān)系。
如圖31所示，專精特新內(nèi)部的國企相對非國企而言，在股價表現(xiàn)上也沒有顯示出明顯的優(yōu)勢擴(kuò)大，甚至在2021年以來存在一些邊際上的走弱。
當(dāng)然，也許有人覺得專精特新因自主可控等因素涉及安全關(guān)切，放在第一象限更合適，這無疑可以討論。
作者高善文系CF40學(xué)術(shù)委員、安信證券首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家，本文根據(jù)作者2022年12月13日在安信證券年度策略會上的演講整理而成，文章不代表CF40立場，亦不構(gòu)成投資建議。
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